# 拓扑感知移位窗口注意力

流体代理模型长期沿用视觉领域的U形多尺度结构，但其中的重采样、跳连融合与归一化并非为流场设计。SUMNO把多重网格V循环在空间上展开成前馈U形网络，用无参数降采样与双线性上采样对应限制与延拓，并在最粗层用按各轴周期性分别处理的移位窗口注意力耦合全域。在四个流动基准的七个设置中，它在五个设置上最优、另两个居第二；在Pinball与RBC上把10步自回归MSE相对最强基线降低约30%，而参数量为9.4M。

流体代理模型长期沿用视觉领域的U形多尺度结构，但其中的重采样、跳连融合与归一化并非为流场设计。SUMNO把多重网格V循环在空间上展开成前馈U形网络，用无参数降采样与双线性上采样对应限制与延拓，并在最粗层用按各轴周期性分别处理的移位窗口注意力耦合全域。在四个流动基准的七个设置中，它在五个设置上最优、另两个居第二；在Pinball与RBC上把10步自回归MSE相对最强基线降低约30%，而参数量为9.4M。